CredAI 프로젝트 기획서

CredAI 프로젝트 기획서

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1. 프로젝트 개요

1.1 프로젝트명

• CredAI
  "언어모델 기반의 혁신적인 대출 상담 및 신용 평가 솔루션"

1.2 프로젝트 목적

• 대화형 AI를 활용하여 고객의 대출 가능 여부를 평가하고, 금융기관의 상담 업무를 혁신.
• 고객에게 신뢰성 있는 결과와 명확한 개선 방향을 제시하여 대출 과정의 불편함과 불확실성을 제거.

1.3 프로젝트 비전

• 대출 상담의 새로운 표준을 제시하며, 금융기관과 고객 간의 신뢰를 강화.
• 언어모델 기술을 활용해 금융기관의 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선.

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2. 고객의 문제와 CredAI의 해결방안

2.1 고객의 문제

1. 대출 과정의 복잡성과 불편함
   • 많은 서류와 복잡한 절차로 인해 대출 과정에서 고객이 스트레스를 받음.
   • 정보 입력 과정에서 실수나 누락이 발생해 대출 승인 과정이 지연.
2. 대출 가능성의 불확실성
   • 고객은 자신의 신용 상태와 대출 가능성을 명확히 알지 못해 혼란을 겪음.
   • 거절된 경우 이유와 개선 방향을 알기 어려움.
3. 금융기관 상담 효율성 문제
   • 반복적인 상담 업무로 인해 금융기관의 상담사는 고부가가치 업무에 집중하기 어려움.
   • 고객 정보를 정리하고 분석하는 데 시간이 많이 소요.

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2.2 CredAI의 해결방안

1. 대화형 정보 취합
   • 자연스러운 대화를 통해 소득, 부채, 소비 패턴 등 대출 평가에 필요한 정보를 수집.
   • 고객이 친근하게 느낄 수 있는 대화형 인터페이스 제공.
2. 언어모델 기반 대출 평가
   • 언어모델을 활용해 고객의 재정적 맥락을 이해하고 대출 가능 여부를 실시간으로 판단.
   • 비정형 데이터(자유 텍스트)도 분석하여 평가 정확도를 높임.
3. 설명 가능한 결과 제공
   • 대출 가능 여부와 판단 근거를 고객 친화적인 언어로 제공.
   • 거절된 경우, 개선 방향과 구체적인 대안을 제시하여 고객이 재신청할 수 있도록 도움.
4. 상담자 지원
   • 고객과의 대화 이력을 요약 제공하여 상담 준비 시간을 단축.
   • 대출 상품 추천 기능으로 상담 품질을 향상.

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3. 서비스 주요 구성

3.1 주요 기능

1. 대화 기반 정보 수집
   • 고객과의 대화를 통해 소득, 부채, 소비 패턴 등 정보를 자동으로 취합.
   • 자연어 질문 예시:
     • "현재 월 소득은 어느 정도 되시나요?"
     • "고정적으로 나가는 비용은 얼마나 되시나요?"
2. 대출 가능 여부 판단
   • 언어모델이 수집된 데이터를 분석하여 대출 가능 여부를 실시간으로 평가.
   • 승인, 거절, 추가 검토로 분류.
3. 설명 가능한 결과 제공
   • "고객님의 부채 비율이 낮아 대출이 승인되었습니다."
   • "부채 비율이 높아 거절되었으며, 비율을 30% 이하로 낮추시면 재심사 가능성이 높아집니다."
4. 상담자 지원
   • 고객 대화 요약 및 추가 질문 추천.
   • 대출 상품 추천 기능으로 고객 맞춤형 상담 제공.
5. 데이터 기반 개선
   • 고객 대화 데이터를 통해 금융기관의 대출 승인 기준을 지속적으로 개선.

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3.2 기술 스택

1. 언어모델: OpenAI GPT-4 또는 Hugging Face 모델.
2. 백엔드: FastAPI, PostgreSQL.
3. 프론트엔드: React.js, Socket.io.
4. 배포 환경: AWS/GCP 기반 클라우드 환경.

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4. 기대 효과

4.1 고객의 관점

1. 대출 과정 간소화
   • 친근한 대화형 인터페이스로 대출 과정을 간소화.
   • 실시간으로 대출 가능 여부를 확인하여 불안감을 해소.
2. 결과의 신뢰성
   • 대출 승인/거절 이유를 명확히 이해하고, 개선 방향을 제공받아 신뢰 강화.
3. 개선 가능성 제안
   • 거절된 고객에게 재신청 가능성을 높이는 구체적인 개선 전략 제공.

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4.2 금융기관의 관점

1. 상담 효율성 향상
   • 반복적인 질문과 답변 과정을 자동화하여 상담 업무를 효율화.
   • 상담 준비 시간을 단축하고, 상담사가 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원.
2. 운영 비용 절감
   • 대출 심사 과정 자동화로 인력 비용 절감.
   • 대출 승인 과정 단축으로 고객 이탈률 감소.
3. 정확한 대출 심사
   • 언어모델이 비정형 데이터까지 분석하여 신뢰도 높은 평가 제공.
   • 데이터 기반으로 대출 정책을 지속적으로 개선.

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5. 개발 로드맵

1단계 (0~3개월): MVP 개발

• 기본 대화 기능과 대출 가능 여부 판단 모델 구현.
• 고객 친화적 UI/UX 설계.

2단계 (3~6개월): 기능 확장

• 설명 가능한 결과 제공 기능 추가.
• 상담자 지원 기능 개발.

3단계 (6~12개월): 상업화 및 최적화

• 언어모델 성능 최적화 및 고객 피드백 기반 개선.
• 금융기관에 맞춤형 서비스 제공.

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6. 사업적 제안

6.1 초기 도입 전략

• PoC 진행: 금융기관과 협력하여 제한된 사용자 그룹에서 PoC(Proof of Concept) 수행.
• 결과 분석: PoC를 통해 대출 승인율, 고객 만족도, 상담 효율성 데이터를 수집.

6.2 수익 모델

1. 초기 구축 비용: 금융기관 맞춤형 솔루션 도입비(1억~3억 원).
2. 구독 모델: 월 사용료(기관 규모와 상담 건수에 따라 차등 과금).
3. 추가 기능 라이선스: 데이터 분석 및 상품 추천 기능 추가 비용.

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7. 결론

CredAI는 대화형 언어모델을 활용해 대출 상담과 심사 과정을 혁신적으로 개선하는 솔루션입니다. 고객의 신뢰를 얻고 금융기관의 효율성을 높이며, 대출 과정의 새로운 표준을 제시할 것입니다.

금융기관과의 협력을 통해 CredAI의 성공적인 도입과 성장을 기대합니다.